賀州學(xué)院《試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)賀州學(xué)院

《試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、數(shù)據(jù)分析中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析要求快速處理和響應(yīng)數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)跟蹤網(wǎng)站的流量變化,以下關(guān)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)選擇的描述,正確的是:()A.選擇傳統(tǒng)的批處理技術(shù),不考慮實(shí)時(shí)性要求B.采用復(fù)雜且難以維護(hù)的實(shí)時(shí)分析框架,不考慮實(shí)際需求和資源限制C.根據(jù)數(shù)據(jù)量、延遲要求和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的能力,選擇合適的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù),如Flink、KafkaStreams等,并進(jìn)行性能優(yōu)化和監(jiān)控D.認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性2、當(dāng)分析兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系時(shí),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間?()A.相關(guān)系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差膨脹因子D.協(xié)方差3、對(duì)于一個(gè)具有大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù),若要提高查詢效率,以下哪種技術(shù)可能會(huì)被使用?()A.緩存B.分區(qū)C.索引優(yōu)化D.以上都是4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),有時(shí)候需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和連接。假設(shè)我們有兩個(gè)數(shù)據(jù)集,分別包含客戶的基本信息和購(gòu)買記錄,以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個(gè)數(shù)據(jù)集合并?()A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是5、對(duì)于一個(gè)存在異常值的數(shù)據(jù)集合,以下哪種描述性統(tǒng)計(jì)量對(duì)異常值較為敏感?()A.中位數(shù)B.眾數(shù)C.均值D.四分位數(shù)6、在多變量數(shù)據(jù)分析中,主成分分析(PCA)是一種常用的方法。假設(shè)你有一組包含多個(gè)相關(guān)變量的數(shù)據(jù),以下關(guān)于PCA應(yīng)用的目的,哪一項(xiàng)是最準(zhǔn)確的?()A.減少變量數(shù)量,同時(shí)保留大部分?jǐn)?shù)據(jù)的方差B.找到變量之間的線性關(guān)系C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.直接用于預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)7、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長(zhǎng),以下關(guān)于因果推斷方法的描述,正確的是:()A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論,不考慮其他潛在因素B.不進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和控制變量,直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法,控制混雜因素,進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢?,并評(píng)估因果關(guān)系的強(qiáng)度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見(jiàn)的,不需要進(jìn)行專門的分析和驗(yàn)證8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí),需要根據(jù)不同的目的選擇合適的抽樣方法。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型電商平臺(tái)的用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣,以估計(jì)總體的平均消費(fèi)金額,同時(shí)希望抽樣結(jié)果具有較好的代表性。以下哪種抽樣方法可能是最合適的?()A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣9、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí),分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億條的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,需要快速完成復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。以下哪個(gè)分布式計(jì)算框架在處理這種海量數(shù)據(jù)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)?()A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm10、數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今的各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。在數(shù)據(jù)收集階段,以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的描述,不準(zhǔn)確的是()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等多個(gè)方面B.高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠?yàn)楹罄m(xù)的分析提供可靠的基礎(chǔ),確保分析結(jié)果的有效性C.數(shù)據(jù)收集時(shí)只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的數(shù)量,質(zhì)量問(wèn)題可以在后續(xù)的分析中進(jìn)行處理和修正D.為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,需要在收集過(guò)程中制定明確的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,并進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)驗(yàn)證11、在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,星型模型和雪花模型是常見(jiàn)的數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于這兩種模型的比較,錯(cuò)誤的是?()A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更節(jié)省存儲(chǔ)空間C.星型模型的查詢效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更適合復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求12、在數(shù)據(jù)挖掘中,以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類,以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷?()A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.遺傳算法13、數(shù)據(jù)分析在電商領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中的作用,不準(zhǔn)確的是()A.可以對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分,根據(jù)客戶的購(gòu)買行為和偏好提供個(gè)性化的推薦和服務(wù)B.通過(guò)分析客戶的反饋和評(píng)價(jià),改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量,提高客戶滿意度C.預(yù)測(cè)客戶的流失風(fēng)險(xiǎn),采取相應(yīng)的措施進(jìn)行客戶保留和挽回D.數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中作用不大,傳統(tǒng)的客戶關(guān)系管理方法更加有效14、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績(jī),以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法可能適用?()A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.以上都有可能,取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí),需要制定合理的項(xiàng)目計(jì)劃和流程。假設(shè)要在三個(gè)月內(nèi)完成一個(gè)大型企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,包括數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和報(bào)告撰寫(xiě)。以下哪種項(xiàng)目管理方法在確保按時(shí)交付高質(zhì)量結(jié)果方面更具指導(dǎo)意義?()A.瀑布模型B.敏捷開(kāi)發(fā)C.螺旋模型D.以上方法效果相同16、在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)原則有助于提高數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和可擴(kuò)展性?()A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引17、假設(shè)要分析一個(gè)游戲的玩家行為數(shù)據(jù),包括游戲時(shí)長(zhǎng)、關(guān)卡完成情況、付費(fèi)行為等,以優(yōu)化游戲設(shè)計(jì)和盈利模式。以下哪個(gè)指標(biāo)可能最能反映玩家的忠誠(chéng)度?()A.游戲時(shí)長(zhǎng)B.付費(fèi)金額C.重復(fù)游玩頻率D.以上都是18、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的根源可能來(lái)自多個(gè)方面。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題根源的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能源于數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的錯(cuò)誤和不規(guī)范B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理不善導(dǎo)致C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能是由于數(shù)據(jù)分析方法不當(dāng)引起的D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題只與數(shù)據(jù)本身有關(guān),與數(shù)據(jù)處理的過(guò)程和人員無(wú)關(guān)19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布,以下哪種統(tǒng)計(jì)方法可能不再適用?()A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.線性回歸D.以上都是20、在評(píng)估數(shù)據(jù)分析模型的性能時(shí),以下指標(biāo)中,不能用于分類問(wèn)題的是:()A.準(zhǔn)確率B.均方誤差C.召回率D.F1值二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋什么是異常檢測(cè)中的孤立森林算法,說(shuō)明其工作原理和優(yōu)勢(shì),并舉例分析其在實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何在項(xiàng)目中進(jìn)行成本效益分析,包括考慮數(shù)據(jù)收集、處理和分析的成本與預(yù)期收益。3、(本題5分)說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的脫敏處理以保護(hù)敏感信息?請(qǐng)闡述常見(jiàn)的脫敏方法和技術(shù),并舉例說(shuō)明在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某手機(jī)制造商積累了不同型號(hào)手機(jī)的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、零部件供應(yīng)情況等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)和供應(yīng)鏈管理。2、(本題5分)某在線古玩交易平臺(tái)掌握了交易數(shù)據(jù)、藏品類別、買家偏好等。提升平臺(tái)的信譽(yù)和交易安全性。3、(本題5分)某在線滑板銷售平臺(tái)積累了銷售數(shù)據(jù)、滑板類型熱度、用戶年齡層次等。推出符合不同用戶需求的滑板產(chǎn)品和促銷活動(dòng)。4、(本題5分)一家連鎖超市收集了各個(gè)門店的銷售數(shù)據(jù),涵蓋商品銷量、銷售額、庫(kù)存水平等。分析不同地區(qū)門店的銷售差異,找出銷售業(yè)績(jī)不佳的門店,并給出改進(jìn)建議。5、(本題5分)某在線日語(yǔ)學(xué)習(xí)平臺(tái)積累了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、用戶學(xué)習(xí)目標(biāo)、教學(xué)效果反饋等。改進(jìn)教學(xué)方法和課程設(shè)置。四、論述題(本大題共2個(gè)小題,共20分)1、(本題10分)在電信行業(yè)的套餐設(shè)計(jì)中,如何借助數(shù)據(jù)分析來(lái)了解

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